CN110414801A - 一种评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于碳排放评估技术领域,具体涉及一种评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法。本发明所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法主要采用投入产出能源分析法定量核算城乡居民间接碳排放总量;基于价值型投入产出表得出不同部门提供给各个部门作为生产消耗的本部门产品数量之和,以及经济系统中城市居民和农村居民的最终消费、投资和进出口对该部门的最终需求量,并对居民的间接能源消耗碳排放情况进行分析评估。本发明所述方法能够对城乡居民间接能源消费进行评估,为国家节能减排以及实现可持续发展提供数据、方法和决策支持,同时也弥补了当前在区域/城乡尺度碳排放研究中评价方法的空白和不足。
Description
技术领域
本发明属于碳排放评估技术领域,具体涉及一种评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法。
背景技术
在2007年的IPCC第四次综合报告中指出并肯定了全球变暖与人类活动之间的联系,并认为全球变暖有90%以上的可能性是与人类的日常活动相关。IPCC在2013发布的第五次综合报告中,也进一步确认了人类活动对全球气候变化的影响,认为全球气候变化在人类活动的影响下总体上呈现出增暖的趋势。过去60年(1951-2010)间的全球观测数据显示全球平均地表温度升高的50%以上是人为排放温室气体浓度增加引起。随着城镇化进程的加快,人类活动对全球变暖进程的影响将越来越大。
城镇是人口聚集和能源消费的主要区域。通常能源消费包括两方面,即生产上的能源消费和生活上的能源消费。其中,能源是企业生产的直接动力来源,且企业生产是能源消耗的直接载体,但居民的生活同样离不开能源消耗。
通常,居民所消耗的能源主要包括直接消费能源和间接消费能源,一方面,在生活中能直接转化为光能或热能的能源属于直接消费能源,直接消费能源的消耗带来直接碳排放,另一方面,居民在生活过程中衣食住行用所需的商品均由生产商进行生产和加工,而生产和加工这些商品所需的能源即为间接消费能源,间接消费能源的消耗带来间接碳排放。在统计发达国家的数据后显示,满足居民生活直接和间接能源消费总值已赶超产业部门,成为碳排放的主要增长点。据中国的数据统计,每年由居民直接消费能源而产生的碳排放占据中国总炭排放的30%,而居民间接所消费的能源则更多,约为直接能源消费的2.44倍,因此,居民能源消费导致的间接碳排放远大于直接排放。
另外,居民的能源消费表现出一定的时间性和地域性,即能源的消费水平和结构在不同的时期及不同的地域具有各自的特点,而能源的消费水平情况和能源的消费结构情况是经济水平、社会文化、收入状况等诸多因素共同作用的结果(吴开亚等,2013)。近年来,随着城镇化的发展,居民生活能源的消费方式逐渐在发生着变化,对碳排放的强度和水平产生了较为强烈的影响(李凤荣等,2016),居民越来越成为碳排放总量的重要贡献者,而居民生活能源消费的碳排放问题逐渐进入学者的研究领域。
现有相关研究更多地关注的是能源消费导致的全球或国家尺度上的碳排放,在区域或城乡尺度上的碳排放研究较少,同时居民生活间接能源消费碳排放量数据巨大。因此,迫切需要研究一种区域尺度上的居民间接消费能源碳排放量评估方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法,以便于核算城乡居民间接能源消费所导致的碳排放总量,为国家节能减排以及实现可持续发展提供数据、方法和决策支持。
为了解决上述技术问题,本发明公开了一种评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法,所述方法采用投入-产出能源分析法,并基于投入产出表进行建模及计算,评估城乡居民的间接能源消费所引起的碳排放总量。
具体的,所述评估是基于产业部门积累能源强度和投入产出表内每生产一单位列项产品所直接消耗的行项产品进行评估。
具体的,所述投入产出表为如下表所示的价值型投入产出表;
具体的,所述价值型投入产出表中:
从横向上看,∑jXij表示第i部门提供给各个部门作为生产消耗的本部门产品数量之和;Fi,k表示经济系统中最终消费、投资和进出口对第i部门的最终需求量;Xi表示第i部门的总产出,Xij表示第i部门提供给第j部门作为生产所消耗的产品数量;
从纵向上看,∑iXij表示第j部门生产过程中消耗的各部门产品数量之和;Ni,j表示第j部门产品的增加值;Xj表示第j部门的总投入,Xij表示第j部门生产过程中消耗第i部门产品的数量;
所述价值型投入产出表中,由部门总产出等于总投入可得,Xi=Xj。
具体的,所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法中:
所述最终消费包括居民消费和政府消费;
所述居民消费包括城市居民消费和农村居民消费;
所述部门产品的增加值包括固定资产折旧、劳动者报酬、生产税净额、营业盈余。
优选的,所述投入产出表中的行业部门与统计年鉴中的能源消费资料的行业部分类进行统一整合为28个行业部门,具体分类见下表所示;
部门名称 | 代码 | 部门名称 | 代码 |
农林牧渔业 | G1 | 金属制品业 | G15 |
煤炭开采和洗选业 | G2 | 通用、专用设备制造业 | G16 |
石油和天然气开采业 | G3 | 交通运输设备制造业 | G17 |
金属矿采选业 | G4 | 电气机械及器材制造业 | G18 |
非金属矿采选业 | G5 | 通信设备、计算机及其他电子设备制造业 | G19 |
食品制造及烟草加工业 | G6 | 仪器仪表及文化办公用机械制造业 | G20 |
纺织业 | G7 | 其他制造业 | G21 |
服装皮革羽绒及其制品业 | G8 | 电力、热力的生产和供应业 | G22 |
木材加工及家具制造业 | G9 | 燃气生产和供应业 | G23 |
造纸印刷及文教体育用品制造业 | G10 | 水的生产和供应业 | G24 |
石油加工、炼焦及核燃料加工业 | G11 | 建筑业 | G25 |
化学工业 | G12 | 交通运输、仓储和邮电通信业 | G26 |
非金属矿物制品业 | G13 | 批发、零售业贸易、餐饮业 | G27 |
金属冶炼及压延加工业 | G14 | 其他行业 | G28 |
。
更优的,所述投入产出表中的行业部门统一整合为14个行业部门,具体分类见下表所示;
产业部门 | 代码 | 合并前代码 |
农林牧渔业及其服务业 | T1 | G1 |
采掘业 | T2 | G2-G5 |
食品制造及烟草加工业 | T3 | G6 |
纺织、服装与皮革制品 | T4 | G7-G8 |
木材加工制品及文体用品 | T5 | G9-G10 |
石油加工、炼焦及燃烧加工业 | T6 | G11 |
化工及医药制品 | T7 | G12 |
非金属矿物制品业及建材建筑 | T8 | G13,G25 |
金属加工制品 | T9 | G14,G15 |
机械、电子设备及其他制品 | T10 | G16-G21 |
电力、热力及水生产和供应 | T11 | G22-G24 |
交通运输、仓储及信息服务 | T12 | G26 |
批发零售及住宿餐饮服务 | T13 | G27 |
文教卫生、商务及其他行业 | T14 | G28 |
。
具体的:所述建模及计算步骤中,采用投入产出能源分析法计算居民间接碳排放量核算,基本公式如下:
X=F′×(I-A)-1×Y;其中,
X为居民间接消费碳排放量;
F′为与n×n维投入产出表中各部门对应的产业的能源碳排放强度向量,即每个部门单位产值的碳排放量;,此处碳排放量是应用中国碳排放核算和数据库(http://www.ceads.net/data/)最新数据,更具权威性;
(I-A)-1是列昂惕夫(Leontief)逆矩阵,表示各个部门单位产出所需的所有部门产业的完全投入;向量A表示投入产出表中直接消耗系数矩阵,直接消耗系数aij=Xij/Xj,(i,j=1,…,n),反映投入部门各产品对产出部门的直接依赖关系;
Y(万元)为居民终端消费量,包括城市居民消费和农村居民消费。
式中,列昂惕夫逆矩阵算得出的X可代表易被忽略的居民能源消费碳排放,一个国家或地区在快速城镇化过程中,居民生活水平在逐步提高,居民对能源的需求和实际能源消耗量也在快速的增长。甚至在一些发达国家,居民生活间接能源消费产生的碳排放占居民能源消费的一半以上,成为了碳排放的关键增长点。因此,测算居民能源消费间接碳排放量是一个切实的命题,可从侧面补充国家或地区碳排放的另一增长点。
具体的,所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法:
所述直接消耗系数aij表示生产单位j总产出对i产品的直接消耗量,其计算公式为:
直接消耗系数矩阵为:A=(aij)n×n。
本发明还公开了所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法在进行区域尺度上居民消费碳排放的相关研究领域中的应用。
本发明所述的评估城乡居民间接能源消费引起的碳排放的方法,所述方法主要采用投入产出能源分析法定量核算城乡居民间接碳排放总量;本发明所述基于价值型投入产出表得出不同部门提供给各个部门作为生产消耗的本部门产品数量之和,以及经济系统中城市居民和农村居民的最终消费、投资和进出口对该部门的最终需求量,并依次对居民的间接能源消耗碳排放情况进行分析评估。本发明所述方法能够分别对城乡居民间接能源消费进行评估,为国家节能减排以及实现可持续发展提供数据、方法和决策支持,同时也弥补了当前在区域/城乡尺度碳排放研究中评价方法的空白和不足。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解,下面根据本发明的具体实施例并结合附图,对本发明作进一步详细的说明,其中,
图1为居民间接能源消费碳排放评估方法流程图;
图2为上海市主要年份城乡居民间接碳排放变化;
图3为上海市主要年份居民人均、户均消费间接碳排放量;
图4为上海市2002-2012年14部门对居民间接能源消费贡献率。
具体实施方式
下文将结合具体实施例详细描述本发明方法的具体实施方式及效果。应当注意的是,下述实施例中描述的技术特征或者技术特征的组合不应当被认为是孤立的,它们可以被相互组合从而达到更好的技术效果。
Kok et al(2006)总结了目前计算间接能源消耗量及其碳排放的方法有三种:第一种方法是基本的投入产出能源分析,居民的间接能源需求量是“部门积累能源强度”与投入产出表(IO表)内的居民最终需求货币数据两者相乘得出的;第二种方法是“投入产出+家庭支出”法,此方法与第一种方法的区别是家庭支出是靠实际调研获取而不是来源于投入产出表,各类消费商品支出与该商品对应的能源强度系数相乘,这一研究方法已经广泛的应用了相关研究之中;第三类模型方法称为“混合能源分析方法”,将过程分析与投入产出分析相结合。本发明下述实施例中采用投入产出能源分析法计算居民间接碳排放量核算,并基于投入产出表进行分析和评估。
投入产出表是本发明所述评估方法开展分析和评估的基础,投入产出表分为实物型和价值型两种,本发明评估方法采用价值型表,其表格制式见下表1所示。国家统计局从1987年开始,每五年编制并发布一期投入产出表,期间每隔3年还公布一张延长表。本发明下述实施例中,以1997-2012年的城乡居民消费碳排放为研究对象,因此,运用1997年、2002年、2007及2012年非竞争性投入产出表以及国家在2000年、2005年和2010年的投入产出延长表进行分析。由于开展间接能源消费碳排放评估和碳排放影响因子评价中都需要投入产出表数据作为支撑,需要将其他数据与投入产出数据保持之一,故将年份统一为1997、2000、2002、2005、2007、2010和2012年。
表1投入产出表框架
上表1中,从横向上看,Xij表示第i部门提供给第j部门作为生产所消耗的产品数量,按j部门相加可得∑jXij,故∑jXij表示第i部门提供给各个部门作为生产消耗的本部门产品数量之和,Fi,k表示经济系统中最终消费、投资和进出口对第i部门的最终需求量,其中最终消费包括居民消费和政府消费,而居民消费又分为城市居民消费和农村居民消费;Xi表示第i部门的总产出。
上表1中,从纵向上看,Xij表示第j部门生产过程中消耗第i部门产品的数量,按i个部门相加可得∑iXij,故∑iXij表示第j部门生产过程中消耗的各部门产品数量之和,Ni,j表示第j部门产品的增加值,包括固定资产折旧、劳动者报酬、生产税净额、营业盈余等;Xj表示第j部门的总投入,由部门总产出等于总投入可得,Xi=Xj。
由于我国的地区投入产出表采用的是42个行业部门的分类标准,与统计年鉴中能源消费资料的行业部分类并不统一。为计算方便,本发明评估方法中采用统一的28行业部门分类方法,各部门及其代码详见下表2。
表2产业部门合并为28产业部门
如图1所示的居民间接能源消费碳排放评估方法流程图,本发明下述实施例中采用投入产出能源分析法计算居民间接碳排放量核算,基本公式如下:
X=F′×(I-A)-1×Y;其中,
X为居民间接消费碳排放量;
F′为与n×n维投入产出表中各部门对应的产业的能源碳排放强度向量,即每个部门单位产值的碳排放量;
(I-A)-1是列昂惕夫(Leontief)逆矩阵,表示各个部门单位产出所需的所有部门产业的完全投入;向量A表示投入产出表中直接消耗系数矩阵,直接消耗系数aij=Xij/Xj,(i,j=1,…,n),反映投入部门各产品对产出部门的直接依赖关系;
Y(万元)为居民终端消费量,包括城市居民消费和农村居民消费。
直接消耗系数aij表示生产单位j总产出对i产品的直接消耗量,其计算公式为:
即直接消耗系数矩阵为A=(aij)n×n。
随着城镇化进程的加快,居民消费方式正发生着深刻变化,尤其是城镇居民的消费方式对碳排放的强度和水平产生着深刻的影响,城乡居民消费越来越成为碳排放总量的主要来源和重要贡献者,甚至居民消费导致的间接碳排放要远超过能源商品消费产生的直接排放,故此,本实施例中根据上述投入产出模型分析上海市主要年份(1997、2000、2002、2005、2007、2010、2012)城乡居民消费的间接碳排放,其中计算所需的投入产出数据来源于1997、2002、2007、2012年的《上海投入产出表》,2000、2005、2010数据来源于相应年份的《上海市投入产出延长表》。城镇居民和农村居民对各种商品能源的年消费量以及热力、电力的生产过程对能源的消耗均来自于历年《上海工业交通能源统计年鉴》中的“能源平衡表(标准量)”,各行业各类能源消费数据由“工业分行业终端能源消耗表(标准量)”和“能源平衡表(标准量)”整理得到。
下表3中给出了依据上述公式计算的2002年、2007年和2012年上海市主要部门城乡居民消费间接碳排放情况。现有的国内城乡居民能源消费间接碳排放的研究不多,在为数不多的研究中,有测算到上海市2000年居民消费的间接碳排放总量约为5134万吨(吴开亚,2013),与本文2012年测算的间接碳排放总量5664万吨结果相近,同时也较为接近上海市居民间接碳排放消费的年均增长率,说明本发明所述评估方法合理有效且具备研究价值的。
表3为2002年、2007年和2012年上海市主要部门城乡居民消费间接碳排放情况(万t碳)
从上表3中数据可以看出,在2002-2012年间,城镇居民与农村居民间接碳排放的差异明显,城镇居民消费产生的间接碳排放要远大于农村居民。
2002年,上海市28个产业部门对城乡居民能源消费间接碳排放存在较为明显的差异。从农村居民间接能源消费产生的碳排放来看,农林牧渔业、食品制造及烟草加工业、交通运输仓储和邮电通信业、批发零售餐饮业和其他行业对农村居民间接碳排放的贡献相对较大,且这五个产业部门农村居民消费产生的间接碳排放量均超过20万吨,它们占农村居民消费间接碳排放的比例分别为9.93%、10.87%、13.9%、7.91%和16.52%;农村居民消费产生的间接碳排放量在10吨左右的产业部门有服装皮革羽绒及其制品业、化学工业和仪器仪表及文化办公用品机械制造业,这三个部门占农村居民消费间接碳排放的比例分别为3.66%、5.30%和3.45%;金属矿采选业、石油天然气开采业和非金属矿采选业等产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率最少,造纸印刷及文教体育用品制造业、通用设备制造业等其他16个产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率也较小,它们产生的间接碳排放均在3-5吨之间。
2002年,城市居民间接能源消费产生的碳排放与农村相比几乎相同,农林牧渔业、食品制造及烟草加工业、交通运输仓储和邮电通信业、批发零售餐饮业和其他行业对居民间接碳排放的贡献相对较大,且这五个产业部门城市居民消费产生的间接碳排放量均超过100万吨,它们占城市居民消费间接碳排放的比例分别为8.48%、14.25%、15.56%、15.24%和16.03%;城市居民消费产生的间接碳排放量在70-100吨之间的产业部门有纺织业、木材加工及家具制造业和化学工业三个部门,这三个部门占城市居民消费间接碳排放的比例分别为4.05%、4.01%和4.42%;金属矿采选业、石油天然气开采业和非金属矿采选业等产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率依然最少,造纸印刷及文教体育用品制造业、通用设备制造业等其他15个产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率也较小,它们产生的间接碳排放均在10-35吨之间。城镇居民消费产生的间接碳排放量远超于农村居民,2002年,城镇居民消费产生的间接碳排放量是农村居民消费的11.2倍,占居民消费间接碳排放量的比例约为85%。
2007年,上海市28个产业部门间对城乡居民能源消费间接碳排放存在较为明显的差异,与2000相比,有个别部门也略有差异。从农村居民间接能源消费产生的碳排放来看,农林牧渔业、食品制造及烟草加工业、交通运输仓储和邮电通信业和其他行业对农村居民间接碳排放的贡献相对较大,且这四个产业部门农村居民消费产生的间接碳排放量均超过30万吨,它们占农村居民消费间接碳排放的比例分别为9.98%、11.62%、13.1%和17.34%;农村居民消费产生的间接碳排放量在10-30吨左右的产业部门有服装皮革羽绒及其制品业、化学工业、仪器仪表及文化办公用品机械制造业和批发零售餐饮业,这四个部门占农村居民消费间接碳排放的比例分别为1.67%、4.42%、3.45%和15.31%;金属矿采选业、石油天然气开采业和非金属矿采选业等产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率依然最少,造纸印刷及文教体育用品制造业、通用设备制造业等其他16个产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率也较小,它们产生的间接碳排放均在2-10吨之间。
2007年,城市居民间接能源消费产生的碳排放与农村相比有所差异,农林牧渔业、食品制造及烟草加工业、交通运输仓储和邮电通信业、批发零售餐饮业和其他行业对居民间接碳排放的贡献相对较大,且这五个产业部门城市居民消费产生的间接碳排放量均超过400万吨(其中交通运输仓储和邮电通信业产生的间接消费碳排放高达789.2万吨),它们占城市居民消费间接碳排放的比例分别为8.96%、15.55%、16.76%、14.64%和17.08%;城市居民消费产生的间接碳排放量在200吨左右的产业部门有纺织业、木材加工及家具制造业和化学工业三个部门,这三个部门占城市居民消费间接碳排放的比例分别为4.75%、3.89%和5.32%;金属矿采选业、石油天然气开采业和非金属矿采选业等产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率依然最少,造纸印刷及文教体育用品制造业、通用设备制造业等其他16个产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率也较小,它们产生的间接碳排放均在30-100吨之间。城镇居民消费产生的间接碳排放量远超于农村居民,2007年,城镇居民消费产生的间接碳排放量是农村居民消费的16.2倍,占居民消费间接碳排放量的比例约为90.2%。
2012年,28个产业部门产生城乡居民能源消费间接碳排放存在较为明显的差异,与2007相比部门间的差异明显。从农村居民间接能源消费产生的碳排放来看,农林牧渔业、食品制造及烟草加工业、交通运输仓储和邮电通信业和其他行业对农村居民间接碳排放的贡献相对较大,且这四个产业部门农村居民消费产生的间接碳排放量均超过30万吨,它们占农村居民消费间接碳排放的比例分别为8.44%、14.41%、15.35%和15.14%;农村居民消费产生的间接碳排放量在10-30吨左右的产业部门除服装皮革羽绒及其制品业(1.71%)、化学工业(4.65%)、仪器仪表及文化办公用品机械制造业(0.73)和批发零售餐饮业(15.38%)外,又新增了木材加工及家具制造业、交通运输设备制造业、电力热力生产和供应业等8个部门;金属矿采选业、石油天然气开采业和非金属矿采选业等产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率依然最少,造纸印刷及文教体育用品制造业、通用设备制造业等其他8个产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率也较小,它们产生的间接碳排放均在5-10吨之间。
2012年,城市居民间接能源消费产生的碳排放与农村相比有所差异,农林牧渔业、食品制造及烟草加工业、交通运输仓储和邮电通信业、批发零售餐饮业和其他行业对居民间接碳排放的贡献相对较大,且这五个产业部门城市居民消费产生的间接碳排放量均超过700万吨(其中交通运输仓储和邮电通信业产生的间接消费碳排放高达855.4万吨),它们占城市居民消费间接碳排放的比例分别为8.44%、14.29%、15.35%、15.64%和15.14%;城市居民消费产生的间接碳排放量在200吨左右的产业部门有纺织业、木材加工及家具制造业和化学工业三个部门,这三个部门占城市居民消费间接碳排放的比例分别为4.05%、4.17%和5.02%;金属矿采选业、石油天然气开采业和非金属矿采选业等产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率依然最少,造纸印刷及文教体育用品制造业、通用设备制造业等其他16个产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率也较小,它们产生的间接碳排放均在40-150吨之间。
总体而言,2002-2012年间,上海市28个产业部门对城乡居民间接能源消费碳排放的贡献存在显著差异。农林牧渔业、食品制造及烟草加工业、交通运输仓储和邮电通信业、批发零售餐饮业和其他行业这五个产业部门对居民间接碳排放的贡献最大,其次是纺织业、木材加工及家具制造业和化学工业,金属矿采选业、石油天然气开采业和非金属矿采选业等产业部门对居民消费间接碳排放的贡献率最少,它们生产的碳排放大多属于直接排放;城镇居民消费产生的间接碳排放要远大于农村居民,其中2012年城镇居民消费产生的间接碳排放量是农村居民消费约12.5倍,占居民消费间接碳排放总量的比例约为92.5%。
为了进一步突出主要产业部门的贡献值,在28个产业部门的基础上,本发明所述评估方法中,进一步将产业部门进行合并,煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、金属矿采选业和非金属矿采选业统一合并为采掘业,纺织业和服装皮革羽绒及其制品业合并为纺织、服装与皮革制品,木材加工及家具制造业和造纸印刷及文教体育用品制造业合并为木材加工制品及文体用品,非金属矿物制品业和建筑业合并为非金属矿物制品业及建材建筑,金属冶炼及压延加工业和金属制品业合并为金属加工制品,通用、专用设备制造业、交通运输设备制造业电气机械及器材制造业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业和其他制造业合并为机械、电子设备及其他制品,电力、热力的生产和供应业,燃气生产和供应业、水的生产和供应业合并为电力、热力及水生产和供应,合并后的产业分别用T1-14表示(见下表4)。
表4产业部门合并为14产业部门
产业部门 | 代码 | 合并前代码 |
农林牧渔业及其服务业 | T1 | G1 |
采掘业 | T2 | G2-G5 |
食品制造及烟草加工业 | T3 | G6 |
纺织、服装与皮革制品 | T4 | G7-G8 |
木材加工制品及文体用品 | T5 | G9-G10 |
石油加工、炼焦及燃烧加工业 | T6 | G11 |
化工及医药制品 | T7 | G12 |
非金属矿物制品业及建材建筑 | T8 | G13,G25 |
金属加工制品 | T9 | G14,G15 |
机械、电子设备及其他制品 | T10 | G16-G21 |
电力、热力及水生产和供应 | T11 | G22-G24 |
交通运输、仓储及信息服务 | T12 | G26 |
批发零售及住宿餐饮服务 | T13 | G27 |
文教卫生、商务及其他行业 | T14 | G28 |
这里以2007年14个产业部分的投入产出分析为例,详细解释各指标的计算过程和居民间接碳排放的核算过程。
将2007年投入产出表中的第一象限的42×42部门转换为14×14部门,转换后的投入产出数据如表5所示。
表5 2007年上海市14×14部门投入产出数据
注:表中数据以2010年不变价计,单位为:千万元
14个产业部门的能源投入碳排放强度是指该部门的碳排放量和该部门的总产出的比值,具体数值见下表6,故矩阵F′=(0.7192 0.0000 0.1531 0.1316 0.1334 0.55700.2496 0.2141 1.2212 0.0231 10.3573 1.5974 0.5749 0.177),其中碳排放量来源于中国碳排放账户和数据集(http://www.ceads.net).
表6 2007年上海市14大部门总产出和碳排放强度
T1 | T2 | T3 | T4 | T5 | T6 | T7 | |
碳排放 | 1 | 0.0 | 0.8 | 1 | 0.9 | 6 | 6.2 |
总产出 | 13905 | 7030 | 52244 | 75963 | 67445 | 107711 | 248397 |
碳排放强度 | 0.7192 | 0.0000 | 0.1531 | 0.1316 | 0.1334 | 0.5570 | 0.2496 |
T8 | T9 | T10 | T11 | T12 | T13 | T14 | |
碳排放 | 6.4 | 32.4 | 2.6 | 70.2 | 40.2 | 5.9 | 8.6 |
总产出 | 298991 | 265312 | 1125488 | 67778 | 251661 | 102629 | 485404 |
碳排放强度 | 0.2141 | 1.2212 | 0.0231 | 10.3573 | 1.5974 | 0.5749 | 0.177 |
注:碳排放强度单位为“吨碳/万元”
计算14个产业部门的直接消耗系数A,即矩阵A,结果见下表7。
表7上海市14大部门直接消耗系数
T1 | T2 | T3 | T4 | T5 | T6 | T7 | T8 | T9 | T10 | T11 | T12 | T13 | T14 | |
T1 | 0.1637 | 0.0000 | 0.1670 | 0.0166 | 0.0173 | 0.0000 | 0.0080 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0005 | 0.0632 | 0.0036 |
T2 | 0.0139 | 0.0000 | 0.0034 | 0.0008 | 0.0011 | 0.6683 | 0.0161 | 0.0520 | 0.0664 | 0.0003 | 0.3474 | 0.0034 | 0.0001 | 0.0004 |
T3 | 0.1719 | 0.0000 | 0.4854 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0100 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0072 | 0.1452 | 0.0003 |
T4 | 0.0027 | 0.0003 | 0.0011 | 0.4763 | 0.0119 | 0.0001 | 0.0095 | 0.0058 | 0.0012 | 0.0022 | 0.0013 | 0.0030 | 0.0041 | 0.0079 |
T5 | 0.0083 | 0.0000 | 0.0268 | 0.0116 | 0.3170 | 0.0000 | 0.0049 | 0.0115 | 0.0040 | 0.0063 | 0.0009 | 0.0038 | 0.0019 | 0.0401 |
T6 | 0.0662 | 0.0000 | 0.0070 | 0.0068 | 0.0089 | 0.0061 | 0.0579 | 0.0092 | 0.0596 | 0.0060 | 0.0794 | 0.1697 | 0.0224 | 0.0121 |
T7 | 0.0913 | 0.0024 | 0.0593 | 0.1293 | 0.1367 | 0.0165 | 0.6424 | 0.0336 | 0.0297 | 0.0686 | 0.0200 | 0.0085 | 0.0075 | 0.0899 |
T8 | 0.0072 | 0.0003 | 0.0080 | 0.0148 | 0.0064 | 0.0022 | 0.0045 | 0.2204 | 0.0161 | 0.0135 | 0.0094 | 0.0205 | 0.0375 | 0.0577 |
T9 | 0.0063 | 0.0032 | 0.0063 | 0.0090 | 0.1205 | 0.0004 | 0.0075 | 0.2356 | 0.4917 | 0.1923 | 0.0103 | 0.0031 | 0.0009 | 0.0656 |
T10 | 0.0667 | 0.0121 | 0.0091 | 0.0241 | 0.0449 | 0.0049 | 0.0082 | 0.0667 | 0.0641 | 0.5000 | 0.0448 | 0.1134 | 0.0175 | 0.0621 |
T11 | 0.0939 | 0.0083 | 0.0320 | 0.0380 | 0.0307 | 0.0112 | 0.0764 | 0.0525 | 0.0374 | 0.0235 | 0.2596 | 0.0181 | 0.0581 | 0.0259 |
T12 | 0.0522 | 0.0227 | 0.0806 | 0.1402 | 0.1101 | 0.0632 | 0.0848 | 0.0568 | 0.0893 | 0.0707 | 0.1006 | 0.3320 | 0.1771 | 0.1980 |
T13 | 0.1018 | 0.0023 | 0.0796 | 0.0462 | 0.0750 | 0.0412 | 0.0614 | 0.0303 | 0.0566 | 0.0419 | 0.0181 | 0.0740 | 0.1739 | 0.0541 |
T14 | 0.1540 | 0.9484 | 0.0342 | 0.0863 | 0.1194 | 0.1857 | 0.0085 | 0.2256 | 0.0838 | 0.0747 | 0.1083 | 0.2428 | 0.2906 | 0.3824 |
其中,单位矩阵
研究需要最终的碳排放包括农村居民消费间接碳排放和城镇居民消费间接碳排放,对应上海市14各部门居民消费的基础数据见表8。
表8 2007年上海市居民最终消费(万元)
T1 | T2 | T3 | T4 | T5 | T6 | T7 | |
农村居民 | 586957 | 11 | 137739 | 62023 | 11932 | 0 | 31227 |
城镇居民 | 9281194 | 455 | 4926261 | 2206342 | 459765 | 592835 | 1081303 |
合计 | 9868151 | 466 | 5064000 | 2268365 | 471697 | 592835 | 1112530 |
T8 | T9 | T10 | T11 | T12 | T13 | T14 | |
农村居民 | 9632 | 6117 | 86930 | 44553 | 36837 | 186605 | 1093186 |
城镇居民 | 192074 | 210776 | 4527559 | 1641508 | 1261538 | 3494796 | 12111967 |
合计 | 201706 | 216893 | 4614489 | 1686061 | 1298375 | 3681401 | 13205153 |
居民消费的矩阵形式表示为:
由上面过程求得了碳排放强度F′,14个产业部门的直接消耗系数A和居民消费举证Y,由此可求得城镇居民消费、农村居民消费和居民消费合计的间接碳排放情况。
根据上述计算过程,测算出上海市2002-2012年14部门对居民间接能源消费贡献率,结果见附图2所示。
由附图2显示结果可知,从农村居民间接能源消费碳排放来看,木材加工制品及文体用品(T5)、金属加工制品(T9)、机械电子设备及其制品(T10)和电力、热力及水生产和供应(T11)对间接碳排放的贡献率呈现增加的趋势,其中,木材加工制品及文体用品(T5)对间接能源消费碳排放的贡献率从2002年的4.5%增加到了6.1%,金属加工制品(T9)对间接能源消费碳排放的贡献率从2002年的2.8%增加到了4.2%,机械电子设备及其制品(T10)对间接能源消费碳排放的贡献率从2002年14.0%增加到了17.7%,电力、热力及水生产和供应(T11)对间接能源消费碳排放的贡献率从2002年的3.6%增加到了8.1%;化工及医药制品(T7)、交通运输仓储及信息服务业(T12)、批发零售及住宿餐饮服务(T13)和商务及其他行业(T14)的贡献率呈现递减趋势,其中,商务及其他行业(T14)对间接能源消费碳排放的贡献率从2002年的16.5%减少到了11.8%,减少的幅度最大;其他行业对间接碳排放的贡献率基本保持稳定。
由附图2显示结果可知,从城镇居民间接能源消费碳排放来看,石油加工、炼焦及燃烧加工业(T6)、机械电子设备及其制品(T10)和交通运输仓储及信息服务业(T12)对间接碳排放的贡献率呈现增加的趋势,其中,石油加工、炼焦及燃烧加工业(T6)对间接能源消费碳排放的贡献率从2002年的1.7%增加到了2.7%,机械电子设备及其制品(T10)对间接能源消费碳排放的贡献率从2002年的4.4%增加到了4.6%,交通运输仓储及信息服务业(T12)对间接碳排放的贡献率从2002年的15.6%增加到了17.4%,增幅最大;食品制造及烟草加工业(T3)和商务及其他行业(T14)的贡献率呈现递减趋势,其中,商务及其他行业(T14)对间接能源消费碳排放的贡献率从2002年的16.1%减少到了12.1%,减少的幅度最大;其他行业对间接碳排放的贡献率基本保持稳定。
在前述表格中数据基础上,进一步获得上海市主要年份城乡居民间接碳排放的变化趋势如附图3所示。可见,从2002-2012年间,非金属矿物制品业及建材建筑业消费城乡居民碳排放的变化趋势最大,其间接碳排放增长率为约为201%;文教卫生、商务及其他行业的变化趋势相对较低,其增长率约为143%;其余各产业部门对城乡居民碳排放的变化率也均呈现不同程度的增长。从2007-2012年间,电力、热力及水生产和供应业消费间接碳排放的增长率约为77%,增长幅度最大;纺织、服装与皮革制品消费间接碳排放的增长率相对较低,约为66%;其余各产业部门对城乡居民碳排放的变化率也均呈现不同程度的增长。
从上海市居民消费人均和户均间接碳排放的角度来看,无论是城镇、乡村还是全市看,其人均和户均消费的间接碳排放整体上均呈现稳定增长的趋势。其中城镇人均和户均消费间接碳排放增长幅度最快,全市人均和户均消费间接碳排放增长幅度次之,农村人均和户均消费间接碳排放增长幅度相对较小。分开来看,全市居民人均和户均间接碳排放分别从1997年的0.68吨碳/人上升到了2012年的1.85吨碳/人和1997年的1.92吨碳/户增长到了2012年的3.42吨碳/户;农村人均碳排放从1997年的0.39吨碳/人上升到了2012年的0.64吨碳/人,年均增长率为4.01%;农村户均碳排放从1997年的1.32吨碳/户增长到了2012年的1.98吨碳/户,年均增长率为3.13%;城镇人均碳排放从1997年的0.79吨碳/人上升到了2012年的1.92吨碳/人,年均增长率为9.54%;城镇户均碳排放从1997年的2.42吨碳/户增长到了2012年的4.89吨碳/户,年均增长率为6.81%。
在前述表格中数据基础上,进一步获得上海市主要年份居民人均、户均消费间接碳排放量,如附图4所示。
从上海市居民消费人均和户均间接碳排放的角度来看,无论是城镇、乡村还是全市看,其人均和户均消费的间接碳排放整体上均呈现稳定增长的趋势。研究发现,从1997-2012年间,上海市城乡居民消费间接碳排放差距进一步扩大。1997年上海市城镇居民消费间接碳排放人均碳排放是全市居民人均碳排放的0.54倍,是农村居民人均碳排放的3倍;上海市城镇居民消费间接碳排放人均碳排放是全市居民人均碳排放的1.43倍,是农村居民人均碳排放的2.47倍。2012年城镇居民消费间接碳排放户均碳排放是1997年城镇居民户均碳排放的2.02倍,是2012年农村居民消费间接碳排放户均碳排放的2.47倍。由此可知,居民消费产生的间接碳排放具有明显的城乡差异,且城镇居民消费产生的间接碳排放在总间接碳排放中占有重大比例。
综上,依照本发明上述分析结果可知,随着上海市城乡居民生活方式的提升和消费模式的转变,城乡居民消费产生间接碳排放总体呈现逐年递增的趋势。上海市城乡居民间接碳排放在28个产业部门间具有明显的差异性,其中农林牧渔业、食品制造及烟草加工业、交通运输仓储和邮电通信业、批发零售餐饮业和其他行业这五个产业部门对居民间接碳排放的贡献最大,居民消费向低碳产品转变有助于减少碳排放。1997-2012年间,城镇居民消费产生的间接碳排放要远大于农村居民,其中2012年城镇居民消费产生的间接碳排放量是农村居民消费约12.5倍,占居民消费间接碳排放总量的比例约为92.5%,随着产业结构调整和供给侧改革,农村人口向城镇迁移率逐年提升,这是导致居民消费间接碳排放增加的重要原因,居民消费向低碳产品转变有助于减少碳排放。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (10)
1.一种评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法,其特征在于,所述方法采用投入-产出能源分析法,并基于投入产出表进行建模及计算,评估城乡居民的间接能源消费所引起的碳排放总量。
2.根据权利要求1所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法,其特征在于,所述评估是基于产业部门积累能源强度和投入产出表内每生产一单位列项产品所直接消耗的行项产品进行评估。
3.根据权利要求1或2所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法,其特征在于,所述投入产出表为下所示的价值型投入产出表;
4.根据权利要求3所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法,其特征在于,所述价值型投入产出表中:
从横向上看,∑jXij表示第i部门提供给各个部门作为生产消耗的本部门产品数量之和;Fi,k表示经济系统中最终消费、投资和进出口对第i部门的最终需求量;Xi表示第i部门的总产出;
从纵向上看,∑iXij表示第j部门生产过程中消耗的各部门产品数量之和;Ni,j表示第j部门产品的增加值;Xj表示第j部门的总投入;
所述价值型投入产出表中,由部门总产出等于总投入可得,Xi=Xj。
5.根据权利要求4所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法,其特征在于:
所述最终消费包括居民消费和政府消费;
所述居民消费包括城市居民消费和农村居民消费;
所述部门产品的增加值包括固定资产折旧、劳动者报酬、生产税净额、营业盈余。
6.根据权利要求3-5任一项所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法,其特征在于:所述投入产出表中的行业部门与统计年鉴中的能源消费资料的行业部分类进行统一整合为28个行业部门,具体分类见下表所示;
。
7.根据权利要求3-5任一项所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法,其特征在于:所述投入产出表中的行业部门统一整合为14个行业部门,具体分类见下表所示;
。
8.根据权利要求1-7所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法,其特征在于:所述建模及计算步骤中,采用投入产出能源分析法计算居民间接碳排放量核算,基本公式如下:
X=F′×(I-A)-1×Y;其中,
X为居民间接消费碳排放量;
F′为与n×n维投入产出表中各部门对应的产业的能源碳排放强度向量,即每个部门单位产值的碳排放量;
(I-A)-1是列昂惕夫(Leontief)逆矩阵,表示各个部门单位产出所需的所有部门产业的完全投入;向量A表示投入产出表中直接消耗系数矩阵,直接消耗系数aij=Xij/Xj,(i,j=1,…,n),反映投入部门各产品对产出部门的直接依赖关系;
Y(万元)为居民终端消费量,包括城市居民消费和农村居民消费。
9.根据权利要求8所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法,其特征在于:
所述直接消耗系数aij表示生产单位j总产出对i产品的直接消耗量,其计算公式为:
直接消耗系数矩阵为:A=(aij)n×n。
10.权利要求1-9任一项所述的评估城乡居民间接能源消费碳排放的方法在进行区域尺度上居民消费碳排放的相关研究领域中的应用。
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---|---|
CN (1) | CN110414801A (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111144624A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-05-12 | 昆明电力交易中心有限责任公司 | 一种可再生能源电力配额分配的优化方法 |
CN111445060A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-07-24 | 华南理工大学珠海现代产业创新研究院 | 一种社区碳排放监测和预测系统及方法 |
CN111680931A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-09-18 | 河海大学 | 一种区域工业污水超标排放的消费者责任评价方法 |
CN112884347A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-01 | 清华大学 | 一种城市能源平衡管理系统及其构建方法 |
CN113379155A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-10 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于村镇人口预测评估生物质能发展适宜性的方法 |
CN113486299A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-10-08 | 清华大学 | 区域级实时碳排放数据核算方法、装置、设备及存储介质 |
CN114037266A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-02-11 | 杭州领扬科技有限公司 | 产业关联分析方法、终端设备及计算机可读存储介质 |
WO2023065201A1 (zh) * | 2021-10-19 | 2023-04-27 | 王一迪 | 个人生活碳排量估计与排序比较方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011022935A (ja) * | 2009-07-17 | 2011-02-03 | Mizuho Information & Research Institute Inc | 環境負荷評価支援システム、環境負荷評価支援方法及び環境負荷評価支援プログラム |
KR20150022587A (ko) * | 2013-08-23 | 2015-03-04 | 한국철도기술연구원 | 철도 궤도 시스템의 경제성 및 환경성 통합 평가 장치 및 그 방법 |
CN109615254A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-12 | 清华-伯克利深圳学院筹备办公室 | 碳排放绩效的测算方法、装置、管理设备及存储介质 |
-
2019
- 2019-07-08 CN CN201910609019.9A patent/CN110414801A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011022935A (ja) * | 2009-07-17 | 2011-02-03 | Mizuho Information & Research Institute Inc | 環境負荷評価支援システム、環境負荷評価支援方法及び環境負荷評価支援プログラム |
KR20150022587A (ko) * | 2013-08-23 | 2015-03-04 | 한국철도기술연구원 | 철도 궤도 시스템의 경제성 및 환경성 통합 평가 장치 및 그 방법 |
CN109615254A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-12 | 清华-伯克利深圳学院筹备办公室 | 碳排放绩效的测算方法、装置、管理设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
中华人民共和国国家统计局: "《中国国民经济核算体系2016》", 30 November 2017 * |
吴开亚等: "上海市居民消费的间接碳排放及影响因素分析 ", 《华东经济管理》 * |
王文秀 等: "上海市居民间接能源消费碳排放研究", 《贵州发展战略性新兴产业中的生态环境保护研讨会论文集》 * |
王长建等: "基于IO-SDA模型的新疆能源消费碳排放影响机理分析 ", 《地理学报》 * |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111144624A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-05-12 | 昆明电力交易中心有限责任公司 | 一种可再生能源电力配额分配的优化方法 |
CN111144624B (zh) * | 2019-12-10 | 2023-05-02 | 昆明电力交易中心有限责任公司 | 一种可再生能源电力配额分配的优化方法 |
CN111445060A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-07-24 | 华南理工大学珠海现代产业创新研究院 | 一种社区碳排放监测和预测系统及方法 |
CN111445060B (zh) * | 2020-03-06 | 2023-01-31 | 华南理工大学珠海现代产业创新研究院 | 一种社区碳排放监测和预测系统及方法 |
CN111680931A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-09-18 | 河海大学 | 一种区域工业污水超标排放的消费者责任评价方法 |
CN112884347A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-06-01 | 清华大学 | 一种城市能源平衡管理系统及其构建方法 |
CN113379155A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-10 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于村镇人口预测评估生物质能发展适宜性的方法 |
CN113486299A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-10-08 | 清华大学 | 区域级实时碳排放数据核算方法、装置、设备及存储介质 |
WO2023065201A1 (zh) * | 2021-10-19 | 2023-04-27 | 王一迪 | 个人生活碳排量估计与排序比较方法 |
CN114037266A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-02-11 | 杭州领扬科技有限公司 | 产业关联分析方法、终端设备及计算机可读存储介质 |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20191105 |